在今年的鐵人賽多了一些跟資料工程相關的主題， 這也是隨著前幾年資料科學而興起的新職缺。 若將資料科學視為最終導出 Data Product 的出口， 那進口的原料則是 Data Engineer 來處理。 如果你也處於 Data Team 或是技援 Data Team 做事情， 處理源頭的資料到可用的程度，則是一件需要耐心處理的手工活。 -- 在鐵人賽的主題中，多了一批新的生力軍， 那就是來自 taipei dbt meetup 組團參加貢獻了相關知識的系列文章 https://www.meetup.com/taipei-dbt-meetup/ https://ithelp.ithome.com.tw/2023ironman/signup/team/271 以下為目前進行中的文章： https://ithelp.ithome.com.tw/users/20162689/ironman/6534 如何借助 dbt 優化當代資料倉儲及資料工程師的水肥之路分享 系列 以資料工程師的角度，透過 dbt core 及周邊 package 優化複雜的資料倉儲 心路歷程以及在 data pipeline 的水肥路上碰到的大小事分享 https://ithelp.ithome.com.tw/users/20160643/ironman/6051 被 dbt 帶入門的數據工作體驗 30 想 系列 從 2019 年開始因為身為 PM 很想看產品資料而開始學數據， 這個過程相當有趣，打開了另外一個世界！ 這一系列的文章， 我想從以下 3 個視角分享 30 個想法， 1. 個人 2. 團隊與公司 3. 社群 希望代表在成為資料實踐者的旅程中，會經歷的階段 https://ithelp.ithome.com.tw/users/20161869/ironman/6057 當代資料工程與資料分析 系列 資料分析師主要應用的工具是： Tableau, PowerBI, FineReport 這種集成式的軟體。 上述的軟體非常強大，就像 Microsoft 的 Office 360 一樣。 然而，我們有時候需要更靈活的工具： 我們希望我們的工具可以像 Linux Shell 一樣， 有許多小的零組件，一個零組件只做好一件事， 比方說： awk, sed, tr, sort, cat, ... ，卻可以靈活地組合起來， 而且，容易自動化。 本文就是要介紹「當代的」資料工程與資料分析技術， 這套工具與方法論就像是 Linux Shell 一般地靈活、容易自動化、 可以提昇數倍的產出。 -- 若是對於 dbt 與 data pipeline 的關係想要有初步的理解， 可以參考我在 coscup 上場前的練習錄影， 前半段主要介紹 data pipeline 是什麼？dbt 參與了哪些部分？ [coscup] Reading and modifying the source code of the dbt adapter https://youtu.be/GSVjPYWoIUM?si=hswyECjCegzPLfI0 -- ITHOME 鐵人賽觀賽看版持續為大家報導賽事內容 https://bit.ly/46dVxPZ PS. JCConf 就是這週五囉！期待與大家相見。 --

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